Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 500902 |
| Слов в произведении (СВП): | 66685 |
| Приблизительно страниц: | 238 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 90.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 127.35 |
| СДП диалога, знаков: | 71.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.34% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 21.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8192 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7847 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 345 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1268.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2846.96 | —> 5690-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15281 (22.92% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51404 (77.08% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15156 (29.48%) |
| Прилагательное | 6521 (12.69%) |
| Глагол | 11616 (22.60%) |
| Местоимение-существительное | 4776 (9.29%) |
| Местоименное прилагательное | 3052 (5.94%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 697 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 194 (0.38%) |
| Наречие | 3559 (6.92%) |
| Предикатив | 491 (0.96%) |
| Предлог | 5858 (11.40%) |
| Союз | 5620 (10.93%) |
| Междометие | 1120 (2.18%) |
| Вводное слово | 144 (0.28%) |
| Частица | 4483 (8.72%) |
| Причастие | 1438 (2.80%) |
| Деепричастие | 228 (0.44%) |
| Служебных слов: | 25290 (49.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.60 |
| . точка | 67.18 |
| - тире | 33.38 |
| ! восклицательный знак | 2.92 |
| ? вопросительный знак | 9.24 |
| ... многоточие | 4.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 1.78 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.99 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
